KOREKSI AWAN PADA CITRA LANDSAT MULTITEMPORAL BERDASARKAN NILAI RADIANCE CITRA SKRIPSI MUHAMMAD ADRIAN

(1)

KOREKSI AWAN PADA CITRA LANDSAT

MULTITEMPORAL BERDASARKAN

NILAI RADIANCE CITRA

SKRIPSI

MUHAMMAD ADRIAN

1310511054

(2)

KOREKSI AWAN PADA CITRA LANDSAT

MULTITEMPORAL BERDASARKAN

NILAI RADIANCE CITRA

HALAMAN JUDUL

SKRIPSI

Diajukan Sebagai Salah Satu Syarat Untuk Memperoleh Gelar

Sarjana Komputer

Muhammad Adrian

1310511054

(3)

PERNYATAAN ORISINALITAS

Skripsi ini adalah hasil karya sendiri, dan semua sumber yang dikutip maupun yang dirujuk telah saya nyatakan dengan benar.

Nama : Muhammad Adrian NIM : 131051104

Tanggal : 12 Juli 2017

Bilamana di kemudian hari ditemukan ketidaksesuaian dengan pernyataan saya ini, maka saya bersedia dituntut dan diproses sesuai dengan ketentuan yang berlaku. Jakarta, 12 Juli 2017 Yang Menyatakan, (Muhammad Adrian) Materai 6000

(4)

PERNYATAAN PERSETUJUAN PUBLIKASI SKRIPSI

UNTUK KEPENTINGAN AKADEMIS

Sebagai civitas akademik Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jakarta, saya yang bertanda tangan di bawah ini :

Fakultas : Ilmu Komputer Program Studi : Teknik Informatika

Demi pengembangan ilmu pengetahuan, menyetujui untuk memberikan kepada Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jakarta Hak Bebas Royalti Non eksklusif

(Non-exclusive Royalty Free Right) atas karya ilmiah saya yang berjudul :

Koreksi Awan Pada Citra Landsat Multitemporal Berdasarkan Nilai Radiance Citra

Beserta perangkat yang ada (jika diperlukan). Dengan Hak Bebas Royalti ini Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jakarta berhak menyimpan, mengalih media/formatkan, mengelola dalam bentuk pangkalan data (database), merawat, dan mempublikasikan Skripsi saya selama tetap mencantumkan nama saya sebagai penulis/pencipta dan sebagai pemilik Hak Cipta.

Demikian penyataan ini saya buat dengan sebenarnya.

Dibuat di : Jakarta Pada tanggal : 12 Juli 2017

Yang menyatakan,

(5)

PENGESAHAN

Skripsi diajukan oleh :

Program Studi : Teknik Informatika

Judul Skripsi : Koreksi Awan Pada Citra Landsat Multitemporal Berdasarkan Nilai Radiance Citra

Telah berhasil dipertahankan di hadapan Tim Penguji dan diterima sebagai bagian persyaratan yang diperlukan untuk memperoleh gelar Sarjana Komputer pada Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jakarta.

Dr. Didit Widiyanto., S.Kom., M.Si. Ketua Penguji

Bambang Tri W., S.Kom., M.Si. Penguji I

(6)

KOREKSI AWAN PADA CITRA LANDSAT

MULTITEMPORAL BERDASARKAN NILAI RADIANCE

CITRA

Muhammad Adrian

Abstrak

Salah satu masalah pada citra Landsat adalah awan yang menutupi sebagian wilayah citra, karena nilai piksel pada wilayah yang tertutup awan tidak diketahui. Penelitian ini mengusulkan metode filling untuk koreksi awan dengan citra multitemporal. Nilai Digital Number (DN) pada citra multitemporal tidak dapat langsung dibandingkan karena nilai DN tidak memiliki satuan sehingga harus dikalibrasi dahulu ke dalam satuan yang sama. Dalam studi ini, nilai DN tersebut dikonversi ke dalam nilai Radiance. Oleh sebab itu, selain melakukan koreksi awan berdasarkan nilai DN studi ini juga melakukan koreksi awan dengan nilai Radiance. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah citra Landsat 7 ETM+ tahun 2000 sampai dengan tahun 2003, kanal 1. Untuk proses deteksi awan, penelitian ini memanfaatkan Band Quality Assessment yang telah tersedia pada distribusi citra Landsat. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode filling dengan citra multitemporal telah berhasil membersihkan awan, namun hasil koreksi awan menggunakan nilai Radiance ternyata tidak terlalu jauh berbeda dengan hasil koreksi awan menggunakan nilai DN. Dalam pengujian juga dilakukan metode filling menggunakan 5, 6, 7, dan 8 citra multitemporal. Hasil pengujian tersebut menunjukkan bahwa 7 citra multitemporal merupakan solusi optimal untuk membersihkan awan pada citra.

Kata Kunci : Citra Landsat, Citra multitemporal, Metode filling, Nilai Digital

(7)

CLOUD CORRECTION ON LANDSAT MULTITEMPORAL

IMAGES BASED IMAGE RADIANCE VALUE

Muhammad Adrian

Abstract

One of the problems in Landsat image is the presence of cloud that covers some part of the image area, as the pixel value in the cloud covered region is unknown. This research proposes filling method for cloud correction using multitemporal images. The Digital Number (DN) value of multitemporal images can not be directly compared because the DN values have no units. Hence, it must be calibrated into the same unit. In this study, the DN values are converted into Radiance values. Besides performing cloud correction based on DN values, this study also perform cloud correction with Radiance values. This study use Landsat 7 ETM + image from Year 2000 to 2003, Band 1. For cloud detection, this research utilizes Band Quality Assessment that came with Landsat images. The results showed that the filling method with multitemporal images has managed to clear the cloud, but the results of cloud correction using Radiance values were not much different from those using DN values. The filling method was tested using 5, 6, 7, and 8 multitemporal images. The test results showed that 7 multitemporal images was the optimal solution for cleaning clouds in the image.

Keywords : LandsatImages, Multitemporal Images, Filling Method, Digital

(8)

KATA PENGANTAR

Puji dan syukur penulis panjatkan ke hadirat Allah SWT atas segala karunia-Nya, sehingga skripsi ini berhasil diselesaikan. Judul yang dipilih dalam penelitian ini yang dilaksanakan sejak Oktober 2016 ini adalah Koreksi Awan Pada Citra Landsat Multitemporal Berdasarka Nilai Radiance Citra. Terima kasih penulis ingin ucapkan kepada Ibu Vini Indriasari, S.T., M.Sc., Ph.D. selaku dosen pembimbing yang telah banyak memberikan saran yang sangat bermanfaat.

Disamping itu ucapan terima kasih juga disampaikan kepada Rudy Gunawan Gouw (ayah), Rini Susilowati (ibu), serta seluruh keluarga yang tidak henti-hentinya memberikann penulis semangat serta doa. Penulis juga sampaikan terima kasih kepada Ririansyahna Eka Satria berserta keluarga dan teman-teman lain yang telah membantu dalam penulisan skripsi ini.

Jakarta, 12 Juli 2017

(9)

DAFTAR ISI

HALAMAN JUDUL ... i

PERNYATAAN ORISINALITAS ... ii

PERNYATAAN PERSETUJUAN PUBLIKASI ... iii

PENGESAHAN ... iv

ABSTRAK ... v

ABSTRACT ... vi

KATA PENGANTAR ... vii

DAFTAR ISI ... viii

DAFTAR TABEL ... x

DAFTAR GAMBAR ... xi

DAFTAR LAMPIRAN ... xii

BAB 1 PENDAHULUAN ... 1

1.1 Latar Belakang ... 1

1.2 Rumusan Masalah ... 2

1.3 Tujuan ... 2

1.4 Manfaat ... 3

1.5 Batasan / Ruang Lingkup ... 3

1.6 Luaran ... 3

1.7 Sistematika Penulisan ... 3

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA ... 5

2.1 Sistem Informasi Geografis ... 5

2.1.1 Poligon ... 5

2.1.2 Pertampalan Vector ... 5

2.1.3 Pertampalan Raster ... 6

2.1.4 Band Quality Assessment (Band QA) ... 6

2.2 Citra Penginderaan Jauh ... 7

2.2.1 Sensor Aktif dan Sensor Pasif ... 8

2.2.2 Citra Multispektral ... 8 2.2.3 Citra Multitemporal ... 8 2.2.4 Citra Hyperspectral ... 8 2.2.5 Metode Binerisasi ... 8 2.2.6 Klasifikasi Termbimbing ... 9 2.2.7 Klasifikasi Difference ... 9 2.3 Kalibrasi Citra ... 9

2.4 Penelitian Yang Relevan ... 10

BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN... 12

(10)

3.1.6 Filling Pada Citra ... 20

3.2 Bahan Baku ... 22

BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN... 24

4.1 Evaluasi Hasil Pra Proses... 24

4.1.1 Kalibrasi Citra Nilai DN ke Radiance ... 24

4.1.2 Hasil Klasifikasi Band Quality Assessment ... 26

4.2 Evaluasi Hasil Proses ... 28

4.2.1 Hasil Proses Filling Awan ... 28

4.2.2 Perbandingan Citra Multitemporal ... 32

BAB 5 PENUTUP ... 34 5.1 Simpulan ... 34 5.2 Saran ... 34 DAFTAR PUSTAKA ... 35 RIWAYAT HIDUP LAMPIRAN

(11)

DAFTAR TABEL

Table 2.1 Operator-operator matematika yang dapat digunakan sebagai operator

pertampalan pada raster... 6

Table 3.1 Data yang digunakan dalam penelitian. ... 14

Table 3.2 Nilai DN ... 15

(12)

DAFTAR GAMBAR

Gambar 1.1 Contoh citra berawan yang menutupi lahan atau area di bawahnya dan

citra tidak berawan yang bersih dan tidak tertutup apapun. ... 2

Gambar 2.1 Indikator piksel Band Quality Assessment ... 7

Gambar 3.1 Seluruh alur proses dari penelitian yang dilakukan. ... 12

Gambar 3.2 Tool dari arc map yang digunakan pada pre proses untuk memotong data citra. ... 14

Gambar 3.3 Perbedaan nilai Digital Number dari citra multitemporal. ... 15

Gambar 3.4 Contoh Band Quality Assessment. ... 17

Gambar 3.5 Contoh nilai piksel yang terdapat pada Band Quality Assessment. .. 17

Gambar 3.6 Klasifikasi piksel pada Band QA ... 18

Gambar 3.7 Alur Proses Klasifikasi ... 19

Gambar 3.8 Alur proses algoritma filling. ... 20

Gambar 3.9 Proses pengisian yang terjadi terhadap nilai piksel pada citra ... 21

Gambar 4.1 Perbedaan citra ... 25

Gambar 4.2 Perbandingan hasil kalibrasi... 25

Gambar 4.3 citra awal dan Band QA Biner ... 27

Gambar 4.4 Hasil Klasifikasi antara Citra dan Band QA. ... 28

Gambar 4.5 Citra master nilai Radiance ... 29

Gambar 4.6 Citra akhir hasil koreksi dengan nilai Radiance ... 30

Gambar 4.7 Citra master nilai DN ... 30

Gambar 4.8 Citra akhir hasil koreksi dengan nilai DN.. ... 31

(13)

DAFTAR LAMPIRAN

Lampiran 1 Citra kanal 1 tanggal 20 Juni 2001 Lampiran 2 Citra kanal 1 tanggal 09 Agustus 2001 Lampiran 3 Citra kanal 1 tanggal 05 Maret 2002 Lampiran 4 Citra kanal 1 tanggal 24 Mei 2002 Lampiran 5 Citra kanal 1 tanggal 27 Juli 2002 Lampiran 6 Citra kanal 1 tanggal 24 Maret 2003 Lampiran 7 Citra kanal 1 tanggal 09 April 2003 Lampiran 8 Citra kanal 1 tanggal 27 Mei 2003

Lampiran 9 Band Quality Assessment citra kanal 1 tanggal 20 Juni 2001 Lampiran 10 Band Quality Assessment citra kanal 1 tanggal 09 Agustus 2001 Lampiran 11 Band Quality Assessment citra kanal 1 tanggal 05 Maret 2002 Lampiran 12 Band Quality Assessment citra kanal 1 tanggal 24 Mei 2002 Lampiran 13 Band Quality Assessment citra kanal 1 tanggal 27 Juli 2002 Lampiran 14 Band Quality Assessment citra kanal 1 tanggal 24 Maret 2003 Lampiran 15 Band Quality Assessment citra kanal 1 tanggal 09 April 2003 Lampiran 16 Band Quality Assessment citra kanal 1 tanggal 27 Mei 2003 Lampiran 17 Meta data kanal 1 untuk setiap data citra pada setiap tanggal Lampiran 18 Tabel Uji Akurasi Citra Multitemporal